R语言 给一组数，算 极大似然估计值

极大似然估计通常用于估计概率分布的参数。因此，具体的极大似然估计方法会依赖于你所假设的概率分布类型。下面我将为你提供一个通用的示例，用于估计一个简单的参数，假设数据服从正态分布。

假设你有一组数据，想要估计这些数据的均值和标准差的极大似然估计值。以下是一个示例：

# 创建一个示例数据集
data <- c(2.5, 3.0, 2.7, 3.2, 2.8, 3.5, 3.0, 3.8, 3.2, 2.9)

# 定义似然函数，假设数据服从正态分布
likelihood_function <- function(parameters, data) {
  mu <- parameters[1]  # 均值
  sigma <- parameters[2]  # 标准差
  
  # 计算似然值，使用正态分布的概率密度函数
  likelihood <- sum(dnorm(data, mean = mu, sd = sigma, log = TRUE))
  
  return(-likelihood)  # 返回似然值的负数，因为optim()函数通常用于最小化目标函数
}

# 使用optim()函数来估计均值和标准差的极大似然估计值
initial_guess <- c(mean(data), sd(data))  # 初始猜测值，可以使用样本均值和样本标准差
result <- optim(initial_guess, likelihood_function, data = data)
estimated_mu <- result$par[1]  # 估计的均值
estimated_sigma <- result$